Vereinigte Staaten
Be Structured Technology Group
Apple
Senior Reliability Engineer – Data, Apple Ads
Vereinigte Staaten
Austin, Texas, United States
PythonJavaAWSKubernetes
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Über die Stelle
Bei Apple steht das Kundenerlebnis im Mittelpunkt unseres Handelns. Apple Ads verfolgt denselben Ansatz in der Werbung: Wir helfen Menschen dabei, genau das zu finden, wonach sie suchen, und unterstützen Werbetreibende beim Ausbau ihres Geschäfts. Unsere Technologie treibt Anzeigen und Sponsoring-Inhalte über alle Apple Services hinweg an, darunter der App Store, Apple News, der MLS Season Pass und Apple Maps. Alles, was wir tun, ist auf Vertrauen, Verbindung und Wirkung ausgelegt: Wir respektieren die Privatsphäre der Nutzer, integrieren Werbung durchdacht in das Nutzererlebnis und bieten Mehrwert für Werbetreibende jeder Größe – von kleinen App-Entwicklern bis hin zu großen globalen Marken. Denn wenn Werbung richtig gemacht wird, profitieren alle davon.
BESCHREIBUNG
Als Data Site Reliability Engineer bei Apple Ads konzentrieren Sie sich auf das Design, den Aufbau und die Verwaltung cloudbasierter Systeme und Infrastrukturen, die große Datensätze speichern, verarbeiten, transformieren und analysieren. Sie stellen sicher, dass Daten und die zugehörige Infrastruktur innerhalb der Cloud-Umgebung zugänglich, zuverlässig und sicher sind, und arbeiten dabei mit verschiedenen internen Apple-Teams sowie Cloud-Anbietern von Drittanbietern wie AWS zusammen.
MINDESTQUALIFIKATIONEN
- 5+ Jahre Erfahrung im Bereich Infrastructure Engineering mit einem starken Fokus auf den Aufbau, die Skalierung und den Betrieb cloudbasierter verteilter Datensysteme.
- Nachgewiesene Expertise im Betrieb von Cloud-Infrastrukturen, die auf Managed Services von Cloud-Anbietern wie AWS basieren.
- Fundiertes technisches Verständnis und Erfahrung in der Arbeit mit Open-Source-Technologien für die groß angelegte Datenverarbeitung, wie Apache Spark, Flink, Kafka, Iceberg oder vergleichbare Technologien.
- Umfassende Expertise und Erfahrung mit Container-Orchestrierungssystemen wie Kubernetes.
- Erfahrung in der Nutzung von ML- und GenAI-Funktionen zur Verbesserung der Infrastruktur und der betrieblichen Effizienz.
- Nachweisliche Erfolge bei der Verantwortung für die Zuverlässigkeit und Leistung von Cloud-nativen Datenplattformen (AWS/Kubernetes), einschließlich Kapazitätsplanung, Kostenoptimierung und Incident Response für produktionskritische Systeme.
- Erfahrung im Design, Aufbau und Betrieb groß angelegter verteilter Dateninfrastrukturen (z. B. Spark, Flink, Kafka oder andere gleichwertige Datentechnologien), die Batch- und Streaming-Pipelines im Petabyte-Maßstab mit hoher Verfügbarkeit und geringer Latenz unterstützen.
BEVORZUGTE QUALIFIKATIONEN
- Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit Data-Science-, ML- und Produktteams, um Infrastrukturstandards zu definieren, Deployment- und Observability-Tools zu automatisieren und Ingenieure bei Best Practices für verteilte Systeme zu betreuen.
- Nachweisliche Erfolge bei der Förderung von Automatisierung, Kostenoptimierung und Performance-Tuning für Datensysteme im großen Maßstab.
- Erfahrung im Design, der Analyse und der Fehlerbehebung von groß angelegten verteilten Systemen.
- Erfahrung bei der Förderung der Einführung neuer Technologien und der Einflussnahme auf das Systemdesign.
- Starke Programmierkenntnisse in objektorientierten, funktionalen oder prozeduralen Programmiersprachen, vorzugsweise Java / Scala / Kotlin / Python.
- Erfahrung im Design und der Verwaltung von Infrastructure as Code mit Helm und CRD, um wiederholbare, sichere und skalierbare Deployments zu gewährleisten.
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